Pesquisadores demonstram que tráfego cifrado de serviços de LLM na nuvem vaza modelo, categoria de prompt e tarefa
Um novo benchmark com 60 mil interações e quase 2.900 execuções multiagente mostra que um observador passivo, olhando apenas metadados de pacotes cifrados (tamanho, direção, tempo, rajadas), consegue identificar o modelo de LLM usado, a categoria do prompt e até a tarefa executada por sistemas multiagente. A fingerprinting de modelo chega a 97,7% de acurácia balanceada, mesmo sob reformulação de prompt e mudanças de temperatura.
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